样本数据集在构建机器学习模型的过程中具有重要的作用,样本数据集包括训练集.验证集.测试集,其中训练集和验证集的作用是对学习模型进行参数择优,测试集是测试该模型的泛化能力. 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提,从概率角度分析,样本数据独立同分布是正负样本数据是从某一特定的数据分布随机抽取得到的,且正负样本的分布是不一样的.举例来说,若我们用非洲的西瓜作为训练集,然后用中国的西瓜作为测试集,则数据集可能不满足同分布这一前提:抛硬币是最简单的独立同分布:用较专业的学术用语来举例,若训…

原文转载:https://segmentfault.com/a/1190000015006667 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍数据集的分布可视化的使用. 数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程…

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to check whether these edges make up a valid tree. For example: Given n = 5 and edges = [[0, 1], [0, 2], [0, 3], [1, 4]], return tru…

原文地址  转自 %Q 用于替代双引号的字符串. 当你需要在字符串里放入很多引号时候, 可以直接用下面方法而不需要在引号前逐个添加反斜杠 (\") >> %Q(Joe said: "Frank said: "#{what_frank_said}"") => "Joe said: "Frank said: "Hello!""" (...)也可用其他非数字字母的符号或成对的符号代替,…

%Q 用于替代双引号的字符串. 当你需要在字符串里放入很多引号时候, 可以直接用下面方法而不需要在引号前逐个添加反斜杠 (\") >> %Q(Joe said: "Frank said: "#{what_frank_said}"") => "Joe said: "Frank said: "Hello!""" (...)也可用其他非数字字母的符号或成对的符号代替, 诸如[...],…

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to check whether these edges make up a valid tree. For example: Given n = 5 and edges = [[0, 1], [0, 2], [0, 3], [1, 4]], return tru…

单引号内的内容,ruby会原样输出 双引号内的内容,ruby会解析 我们看个简单的例子,针对字符串      #{foo}test     我们分别用单引号核双引号操作 '#{foo}test'   => "\#{foo}test" "#{foo}test"   NameError: undefined local variable or method `foo' for main:Object         from (irb):4         fro…

//倒序 list.OrderByDescending(i => i.a).ThenByDescending(i => i.b); //顺序 list.OrderBy(i => i.a).ThenBy(i => i.b);…

前言 性能优化大神Brendan Gregg发明了火焰图来定位性能问题,通过图表就可以发现问题出在哪里,通过svg矢量图来查看性能卡在哪个点,哪个操作占用的资源最多 在查看了原始数据后,这个分析的原理是按层级来对调用进行一个计数,然后以层级去做比对,来看横向的占用的比例情况 基于这个原理,把osd tree的数据和pg数据可以做一个层级的组合,从而可以很方便的看出pg的分布情况,主机的分布情况,还可以进行搜索,在一个简单的图表内汇聚了大量的信息 实践 获取需要的数据,这个获取数据是我用一个脚本解…

来自:https://mp.weixin.qq.com/s/_UTKNcOgKQcCogk2C2tsQQ 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提,从概率的角度分析,样本数据独立同分布是正负样本数据从某一定的数据分布随机抽取的,且正负样本的分布是不一样的.举例来说,若我们用非洲的西瓜作为训练集,然后用中国西瓜作为测试集,则数据集可能不满足同分布这一前提:抛硬币是最简单的独立同分布:用专业术语举例,若数据集符合正态分布,测试集符合均匀分布,那么数据集不满足独立同分布这一前提. 本文用Q…